3code – Der Schlanke unter den KI-Coding-Agenten

Mal ganz ehrlich: Die aktuelle Generation der KI-Coding-Agents ist völlig aus dem Ruder gelaufen. 85 MB große Binärdateien, Runtime-Abhängigkeiten ohne Ende, Web-UIs die gehostet werden wollen, und System-Prompts die Tausende Tokens schlucken – bevor man überhaupt den ersten Befehl eingegeben hat. Die Branche hat offensichtlich beschlossen, dass größer gleich besser bedeutet. Irgendwo auf dem Weg dorthin ist Effizienz auf der Strecke geblieben.

3code sieht das komplett anders. Das Tool ist in Nim geschrieben und bringt es auf lächerliche 1,6 MB. In einer Welt voller spritfressender SUVs ist das der Honda Civic unter den Coding-Assistenten. Und das Beste: Es funktioniert tatsächlich.

Warum Effizienz Entwicklern nicht egal sein sollte

Bevor wir uns anschauen, was 3code besonders macht, kurz zur Frage, warum das überhaupt relevant ist. Tokens kosten Geld – und zwar schnell. Wer den ganzen Tag mit einem KI-Coding-Assistenten arbeitet, bei dem summieren sich Prompts und System-Messages ordentlich auf der Rechnung. Aber es geht nicht nur um Kohle: Größere Kontexte bedeuten langsamere Antworten und mehr Möglichkeiten, dass das Modell den Faden verliert.

Die Macher hinter 3code nennen ihre Philosophie die „Three E's":

• Token-Effizienz – Ballast raus, der nichts zum actual Coding beiträgt
• Computer-Effizienz – Es soll ein Chat-Programm sein, kein Ressourcen-Fresser
• Brain-Effizienz – Automatisierung da, wo sie sinnvoll ist, damit man sich nicht in repetitiven Tasks verausgabt

Kein Marketing-Geschwafel, sondern harte Fakten.

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache

So sieht der Vergleich mit der Konkurrenz aus:

| Tool | Binärgröße | System-Prompt (Tokens) | |------|------------|------------------------| | 3code | 1,6 MB | ~600 | | opencode | ~22 MB | ~2.100 | | goose | ~35 MB | ~1.000 | | claude code | ~85 MB | ~2.900 |

Ein gewaltiger Unterschied. 3code ist etwa 53-mal kleiner als Claude Code, und der initiale Kontext ist rund fünfmal schlanker. Erste Tests zeigen 30–50 % Token-Einsparungen im Praxisbetrieb – weniger Kosten, und das Modell bleibt bei der Aufgabe.

So funktioniert's

3code ist erfrischend unkompliziert. Ein reines CLI-Tool, kein Daemon im Hintergrund, keine Web-Oberfläche zum Warten. Installieren, einen unterstützten Model-Provider angeben, loslegen.

Aktuell unterstützte Provider:

• NVIDIA mit GPT-OSS (Free-Tier verfügbar, ordentliche Performance)
• z.ai mit GLM-5.1 (exzellente Performance, faire Preise)

Die Installation ist denkbar einfach – einzelne Befehle für macOS/Linux oder PowerShell unter Windows, und man ist startklar.

Technische Highlights, die wirklich relevant sind

Ein paar Features sind mir aufgefallen:

• Session-Persistenz – Die .3log-Dateien sind lesbar, jeder frühere Zustand lässt sich exakt wiederherstellen
• Context Compaction – Veraltete Infos werden intelligent entfernt, der Kontext bleibt schlank
• Loop Guard – Verhindert unkontrollierte autonome Edits durch konfigurierbare Stopp-Schwellen
• Native Web-Suche – Integrierte Startpage-Anbindung, kein curl nötig
• Keine Telemetrie – Alles bleibt lokal, nada wird nach Hause telefoniert

Das selbstlöschende Ausführungsmodell ist besonders clever für größere Aufgaben. Wenn 3code eine Planungsphase abschließt, wird der Kontext vor der Ausführung zurückgesetzt – kein Kontext-Spam, wie man ihn von anderen Agents kennt.

Dogfooding Deluxe

Der überzeugendste Beweis? Die Entwickler haben große Teile von 3code mit 3code selbst gebaut. Sie nutzen es produktiv mit GLM 5.1 auf z.ai's Coding-Plan und sind rundum zufrieden. So sieht Vertrauen in die eigenen Hausmittel aus.

Fazit

3code versucht nicht, der mächtigste Coding-Agent am Markt zu sein. Es versucht, der effizienteste zu sein. Für Entwickler und Startups, die ihre API-Kosten im Blick behalten, oder für alle, die ein schnelles, unkompliziertes Tool schätzen – genau richtig.

Ein gutesReminder: Im Wettrüsten um mehr Features und mehr Komplexität kann weniger tatsächlich mehr sein.

Ausprobieren lohnt sich: 3code.capocasa.dev